Qué vas a construir

Un pipeline que ingesta varias cámaras MJPEG a la vez sobre un único hilo, envía cada frame a un servicio de detección por HTTP, conecta las etapas con colas acotadas que descartan lo viejo cuando la carga aprieta, y publica los eventos a un dashboard en vivo. Aguanta 64 cámaras, sobrevive a que una fuente se caiga, apaga en orden sin perder lo que está en vuelo, y te dice mirando una cola dónde está el cuello de botella. Más cuatro capítulos bonus: tu webcam, cámaras IP por RTSP, video del navegador por WebRTC, y cómo se ve todo esto cuando pasas a cientos de streams con GStreamer.

Objetivos de aprendizaje

Al terminar este taller vas a poder:

• Explicar por qué un pipeline de video síncrono colapsa al pasar de una a varias fuentes, y medirlo con números
• Entender el modelo mental de asyncio: corrutina, await y event loop, y cuándo ayuda de verdad
• Reconocer trabajo I/O-bound y trabajo CPU-bound, y ver con tus ojos cómo el segundo congela el event loop
• Sacar el cómputo pesado de tu proceso poniéndolo detrás de un socket, en vez de detrás de un hilo
• Transmitir MJPEG con aiohttp sin un solo hilo en la ruta de ingesta
• Conectar etapas con asyncio.Queue acotadas y aplicar backpressure
• Elegir por etapa entre bloquear al productor y descartar lo viejo, como decisión de política
• Montar el pipeline completo con asyncio.create_task y medir la mejora contra tu baseline
• Aislar fallos por fuente con timeouts, backoff y cancelación
• Apagar en orden con centinelas, plazos y return_exceptions=True
• Diagnosticar el cuello de botella mirando la longitud de las colas, sin abrir un profiler
• Conectar fuentes reales: webcam, RTSP y WebRTC, y saber cuál de ellas justifica un hilo

Prerrequisitos / Stack

• Python 3.12 o superior (usamos asyncio.timeout y asyncio.TaskGroup, que llegaron en 3.11)
• asyncio, incluido con Python
• aiohttp 3.10
• FastAPI 0.115 y uvicorn 0.32, para los servicios de cámaras y modelo
• OpenCV (opencv-python 4.10) y NumPy 2.x
• ultralytics 8.3 (YOLO11n, corre en CPU) con un modo --fake por si no puedes instalar torch
• aiortc 1.9, solo para el bonus de WebRTC

Contenido del taller

1. 01
   Prerrequisitos
2. 02
   El mapa del proyecto
3. 03
   El mundo exterior: cámaras y modelo
4. 04
   El problema y el panorama
5. 05
   La referencia: el número a batir
6. 06
   asyncio 101: corrutinas, await y el event loop
7. 07
   Tu primer gather, y el error que todos cometemos una vez
8. 08
   La trampa de la CPU
9. 09
   El executor, y el precio que trae
10. 10
    El modelo detrás de un socket
11. 11
    Ingesta asíncrona: transmitir, no leer
12. 12
    Colas acotadas y backpressure
13. 13
    Bloquear o descartar: elegir tu política
14. 14
    El montaje: el pipeline completo
15. 15
    Escala: sesenta y cuatro cámaras
16. 16
    Resiliencia: cuando una cámara se cae
17. 17
    Apagado limpio
18. 18
    Observabilidad: qué te dice una cola
19. 19
    Bonus: tu webcam, la excepción honesta
20. 20
    Bonus: cámaras IP por RTSP
21. 21
    Bonus: video del navegador con WebRTC
22. 22
    Bonus: cientos de streams con GStreamer, y el supervisor
23. 23
    Lo que lograste, y por dónde seguir